發(fā)布時(shí)間：2018-04-15 09:40

  本文選題：問題理解 + 句子拆分　； 參考：《南京大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：人工智能技術(shù)正在飛速改變這個(gè)世界。在自然語言領(lǐng)域,圍繞著自動(dòng)問答系統(tǒng)(Question Answering,QA)開展了越來越多的研究。高效、智能的問答系統(tǒng),致力于為用戶提供更直接更優(yōu)質(zhì)的答案,可以從大量的知識(shí)儲(chǔ)備中自動(dòng)進(jìn)行檢索、推理,從而將用戶從這些處理中解放出來。2011年,IBM的Watson問答機(jī)器人參加問答類綜藝節(jié)目"Jeopardy!",并戰(zhàn)勝了人類頂尖選手贏得冠軍,自動(dòng)問答系統(tǒng)再一次吸引了世人的眼光。從某種程度上來說,高考作為中國大多數(shù)中學(xué)生最重要的考試,可以看做是一種高水平的問答過程。本文的項(xiàng)目背景是面向中國高考地理試題的問答系統(tǒng),并側(cè)重于對選擇題的解答。在解決高考自動(dòng)問答的過程中,我們面臨很多與傳統(tǒng)問答系統(tǒng)不同的挑戰(zhàn):首先高考題的問答形式與傳統(tǒng)自動(dòng)問答系統(tǒng)存在明顯區(qū)別;其次,高考題的靈活性遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)問答系統(tǒng)中的問題,這意味著我們很難從現(xiàn)成的文本中直接匹配、抽取得到答案。作為自動(dòng)問答的第一步,問題理解的作用十分重要,這也是本文的工作重點(diǎn)。本文中將選擇題題面和一個(gè)選項(xiàng)拼接成的完整句子作為分析的對象。對文本的理解可以分為兩種:一是對句子間的篇章關(guān)系分析,二是對句子內(nèi)部的語義關(guān)系理解。因此我們從兩個(gè)方面來研究對于地理試題的理解問題:一方面是問題中子句間關(guān)系分類,另一方面是嘗試使用AMR(Abstract Meaning Representation)對試題文本進(jìn)行深層語義分析。本文中的句子拆分工作,是針對地理選擇題的特點(diǎn),提出了利用逗號(hào)對選擇題的選項(xiàng)進(jìn)行可能的拆分,將較長的原句轉(zhuǎn)換成語義等價(jià)的多個(gè)簡單句,從而簡化后續(xù)處理步驟的輸入,提高后續(xù)步驟的處理能力。在這項(xiàng)工作中,我們使用了最大熵分類器和基于規(guī)則的啟發(fā)式方法,通過兩個(gè)步驟來實(shí)現(xiàn)句子拆分:首先識(shí)別選項(xiàng)中的逗號(hào)是否可以作為一個(gè)分割點(diǎn),然后再識(shí)別句子的從句或并列結(jié)構(gòu)的公共前綴邊界。AMR是一種具有較為強(qiáng)大表達(dá)能力的新型語義表示方法,它可以將一句話的語義用單根的、有向的連通圖表示出來,更強(qiáng)調(diào)句子的抽象語義,而非具象的語法表達(dá)方式。但是由于圍繞AMR的研究才剛剛起步,目前已有的AMR自動(dòng)分析效果還有很大待提升的空間。中文AMR的標(biāo)注語料規(guī)模較小,將AMR應(yīng)用到中文的研究幾乎還是空白。本文在AMR方面的工作主要是對現(xiàn)有AMR分析算法進(jìn)行一些實(shí)驗(yàn)分析,并首次驗(yàn)證AMR標(biāo)注體系及自動(dòng)解析算法在中文上的性能。針對地理試題,我們標(biāo)注了一個(gè)小樣本的AMR語料,并用現(xiàn)有算法來驗(yàn)證AMR在特定領(lǐng)域文本上的處理能力。為了支撐上述兩項(xiàng)問題理解的研究工作,我們還構(gòu)建了一個(gè)地理試題標(biāo)注工具,并通過這個(gè)工具建立一個(gè)高質(zhì)量的地理試題語料庫。除了可以標(biāo)注句子分割和AMR這兩種信息,該工具同時(shí)支持標(biāo)注分詞、詞性、命名實(shí)體、地理術(shù)語、試題模板表示、成分句法等各項(xiàng)數(shù)據(jù)。
[Abstract]:Artificial intelligence is rapidly changing the world.In the field of natural language, more and more researches have been carried out around the question answering system (question answering QA).An efficient, intelligent question-and-answer system, dedicated to providing users with more direct and high-quality answers, can be automatically retrieved and reasoned from a large body of knowledge.In 2011, IBM's Watson Q & A robot took part in the catch-and-answer variety show "Jeopardy!" and beat the top human contestants to win the championship, and the automated question answering system once again attracted the world's attention.To some extent, college entrance examination is the most important examination for most middle school students in China.The background of this paper is a question and answer system for geography questions of Chinese college entrance examination, and focuses on the solution of multiple choice questions.In the process of solving the automatic question and answer system of the college entrance examination, we are faced with many challenges different from the traditional question answering system: first, there are obvious differences between the question and answer form of the college entrance examination questions and the traditional automatic question answering system; secondly,The flexibility of college entrance examination questions is much higher than that of the traditional question answering system, which means that it is difficult for us to directly match and extract answers from ready-made texts.As the first step of automatic question answering, the function of question understanding is very important, which is also the focus of this paper.In this paper, the multiple choice questions and a complete sentence mosaic as the object of analysis.The understanding of the text can be divided into two types: one is the analysis of the text relationship between sentences, the other is the understanding of the semantic relationship within the sentence.Therefore, we study the understanding of geographical questions from two aspects: on the one hand, the classification of the relationship between clauses in the problem, and on the other hand, we try to use AMR(Abstract Meaning representation to analyze the deep semantic of the text of the test.In this paper, according to the characteristics of geographical multiple choice questions, the possible split of multiple choice questions by comma is put forward, and the long original sentence is converted into several simple sentences with semantic equivalence.Thus, the input of subsequent processing steps is simplified and the processing ability of subsequent steps is improved.In this work, we use a maximum entropy classifier and a rule-based heuristic method to split sentences in two steps: first, we identify whether the comma in the option can be used as a split point.The common prefix boundary of the clause or paratactic structure of a sentence is then recognized. AMR is a new semantic representation method with relatively strong expressive ability, which can express the semantics of a sentence with a single root, directed connected graph.More emphasis is placed on the abstract semantics of sentences than on concrete grammatical expressions.However, because the research around AMR is just beginning, there is still much room for improvement in the effect of AMR automatic analysis.The tagging corpus of Chinese AMR is small, so the research of applying AMR to Chinese is almost blank.The main work of this paper in AMR is to do some experimental analysis on existing AMR analysis algorithms, and verify the performance of AMR annotation system and automatic parsing algorithm in Chinese for the first time.For geography questions, we annotate a small sample of AMR corpus, and use existing algorithms to verify the processing ability of AMR on specific domain text.In order to support the research work of understanding the above two questions, we also construct a geographical question marking tool, and establish a high-quality geographical question corpus through this tool.In addition to tagging sentence segmentation and AMR, the tool supports tagging participle, part of speech, naming entities, geographical terms, question template representation, component syntax and other data.
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：1753595